[논문]암환자의 진단-치료 소요기간에 따른 생존분석과 지역사회별 격차 및 시계열적 추이

김우림; 한규태

doi:10.4332/kjhpa.2021.31.1.91

[국내논문] 암환자의 진단-치료 소요기간에 따른 생존분석과 지역사회별 격차 및 시계열적 추이
The Impact of Time-to-Treatment for Outcome in Cancer Patients, and Its Differences by Region and Time Trend 원문보기

Health policy and management = 보건행정학회지, v.31 no.1, 2021년, pp.91 - 99

김우림 (국립암센터 국가암관리사업본부 암관리정책부) , 한규태 (국립암센터 국가암관리사업본부 암관리정책부)

Abstract ▼ AI-Helper

Background: The Korean government introduced National Cancer Control Program and strengthening national health insurance coverage for cancer patients. Although many positive effects have been observed, there are also many concerns about cancer management such as patient concentration or time-to-treatment. Thus, we investigated the association between the time-to-treatment and survival of cancer patients, and compared regional differences by time trend. Methods: The data used in this study were national health insurance claims data that included patients diagnosed with lung cancer and received surgical treatment between 2005 and 2015. We conducted survival analysis with Cox proportional hazard model for the association between time-to-treatment and survival in lung cancer. Additionally, we compared the regional differences for time-to-treatment by time trend. Results: A total of 842 lung cancer patients were included, and 52.3% of lung cancer patients received surgical treatment within 30 days. Patients who received surgical treatment after 31 days had higher 5-year or 1-year mortality compared to treatment within 30 days (5-year: hazard ratio [HR], 1.566; 1-year: HR, 1.555; p<0.05). There were some regional differences for time-to-treatment, but it was generally reduced after 2010. Conclusion: Delayed surgical treatment after diagnosis can negatively affect patient outcomes in cancer treatment. To improve cancer control strategies, there are needed to analyze the healthcare delivery system for cancer care considering the severity and types of cancer.

주제어

표/그림 (5)

표 Table 1. Baseline characteristics of cancer patients who diagnosed lung cancer with surgical treatment
그림 Figure 1. Survival curve for time from cancer diagnosis of death. SE, standard error.
표 Table 2. Results of survival analysis by time-to-treatment
그림 Figure 2. Time to surgical treatment from first diagnosis.
표 Table 3. Results of survival analysis by time-to-treatment in gastric cancer

AI 본문요약
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문제 정의

하지만 일부 병원 자료 기반의 연구이거나 보장성 강화 이전 시기 연구결과임에 따라 제한적 결과를 보여주고 있으며, 해당 행태의 변화가 시기에 따라 큰 차이가 있을 것이라고 보며, 환자의 거주지나 이용기관 소재지 간에도 밀접한 관련이 있다고 생각한다. 따라서 이 연구에서는 건강보험 청구자료를 활용해 진단-치료 대기시간에 따른 수술결과와의 관련 성을 알아봄으로써 보다 대표성 높은 결과를 도출하고자 하며, 추가적으로 기간별 분석을 시행하여 변화를 살펴보고자 한다.

제안 방법

치료유형에 대한 정의는 환자의 진단 후 진료내역을 바탕으로 수술적 치료만을 받았는지 또는 수술적 치료 외에 항암화학요법이나 방사선요법을 추가로 받았는지에 따라 정의하였으며, 지역사회 의료자원에 대한 변수는 인구 천 명당 의료기관 수로 정의하여 지역사회 의료접근성을 고려하고 자 하였다. 건강보험자격에 대한 변수는 각각 자격에 따라 직장가입자, 지역가입자, 그리고 의료급여 수급권자로 구분하였으며, 건강보험료 수준은 소득수준을 간접적으로 반영하고자 30분위, 60분위, 80분위, 90분위, 90분위 이상으로 구분하였다. CCI의 경우에는 환자의 임상적 중증도를 반영하고자 건강보험청구자료상 상병내역을 바탕으로 암을 제외하고 계산하여 3 이하, 4–6, 7 이상으로 구분하였다.
주요 독립변수로는 진단부터 치료(수술, 항암화학요법 또는 방사 선요법의 첫 시점)까지 소요시간으로 일자 계산 후 30일을 기준으로 ‘30일 이내’ 또는 ‘31일 이후’로 구분하였다. 다른 독립변수로는 치료의 유형, 첫 치료기관의 종별 또는 지역, 지역사회 내 의료자원 수, 성별, 연령, 보험료분위, 건강보험 자격유형, 주거지역, 장애 유무, Charlson comorbidity index (CCI)를 포함하였다. 치료유형에 대한 정의는 환자의 진단 후 진료내역을 바탕으로 수술적 치료만을 받았는지 또는 수술적 치료 외에 항암화학요법이나 방사선요법을 추가로 받았는지에 따라 정의하였으며, 지역사회 의료자원에 대한 변수는 인구 천 명당 의료기관 수로 정의하여 지역사회 의료접근성을 고려하고 자 하였다.
이 연구에서 진단-치료 소요기간에 따른 생존율과의 관계를 알아보기 위해 사용된 종속변수는 암으로 첫 진단을 받은 시점부터 사망까지의 생존기간으로 환자가 상병내역으로 폐암(International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems, 10th revision: C33–34)을 첫 진단을 받은 시점부터 사망일까지의 기간으로 정의하였으며, 최대 5년까지 관찰하였다
하지만 여러 긍정적 효과와 함께 암 환자의 의료이용행태 변화에 대한 우려와 관리의 필요성이 제기되고 있으나, 현재까지 국가적 차원에서 관련 정책적 근거는 부족한 실정이다. 이를 위해 진단 후 치료 대기시간의 발생 현황 및 영향, 그리고 지역별 변화를 알아보았다.
다른 독립변수로는 치료의 유형, 첫 치료기관의 종별 또는 지역, 지역사회 내 의료자원 수, 성별, 연령, 보험료분위, 건강보험 자격유형, 주거지역, 장애 유무, Charlson comorbidity index (CCI)를 포함하였다. 치료유형에 대한 정의는 환자의 진단 후 진료내역을 바탕으로 수술적 치료만을 받았는지 또는 수술적 치료 외에 항암화학요법이나 방사선요법을 추가로 받았는지에 따라 정의하였으며, 지역사회 의료자원에 대한 변수는 인구 천 명당 의료기관 수로 정의하여 지역사회 의료접근성을 고려하고 자 하였다. 건강보험자격에 대한 변수는 각각 자격에 따라 직장가입자, 지역가입자, 그리고 의료급여 수급권자로 구분하였으며, 건강보험료 수준은 소득수준을 간접적으로 반영하고자 30분위, 60분위, 80분위, 90분위, 90분위 이상으로 구분하였다.

대상 데이터

연구집단은 2002–2004 년까지 해당 암으로 진단받은 자를 제외하고 2005년부터 첫 진단을 받은 환자 중 수술적 치료 경험이 있는 환자를 추출한 후에 지난 5년간 다른 원발암으로 진단받은 경험이 있는 환자로 정의하였다
다음으로, 수술 이후 환자 생존율에 대한 결과를 측정하기 위해 진단 후 치료 대기시간이 1년을 초과하거나 수술적 치료 후 30일 이내에 사망한 환자, 80세 이상의 환자를 대상집단의 동질성을 위해 제외하였다. 최종적으로 연구에 포함된 대상은 폐암으로 진단, 수술치료를 받은 환자 842명이었다.
폐암으로 진단받고 수술을 받은 사람을 대상으로 진단-치료 대기 시간에 따른 생존율과의 관계를 분석하고자 연구에 사용한 자료는 2006년을 기준으로 추출된 100만 명의 2002년부터 2015년까지 건강 보험 자격 및 청구내역을 담고 있는 국민건강보험공단 표본코호트 데이터베이스 2.0이다. 또한 지역별 특성을 고려하고자 시군구 단위로 통계청 e-지방지표를 결합하여 사용하였다.

데이터처리

이 연구에서는 먼저 독립변수의 특성에 따라 명목형 변수에 대해서는 chi-square test, 연속형 변수에 대해서는 t-test 또는 분산분석 (analysis of variance)을 시행함으로써 인구집단의 분포 특성을 파악하고자 하였으며, 치료 대기시간에 따른 생존 기간을 비교하고자 Kaplan-Meier 생존 곡선 및 log-rank test를 시행하였다. 다음으로 연구에 포함된 독립변수를 보정한 후 진단 후 치료 대기시간에 따른 생존율에 대한 분석을 시행하고자 Cox proportional hazard model을 적용한 생존 분석을 실시하였다. 마지막으로 수술 대기시간의 지역별, 시기별 추이를 살펴봄으로써 이전과 비교해 어떤 변화가 있는지 알아보고자 도식화를 통해 비교하였다.
다음으로 연구에 포함된 독립변수를 보정한 후 진단 후 치료 대기시간에 따른 생존율에 대한 분석을 시행하고자 Cox proportional hazard model을 적용한 생존 분석을 실시하였다. 마지막으로 수술 대기시간의 지역별, 시기별 추이를 살펴봄으로써 이전과 비교해 어떤 변화가 있는지 알아보고자 도식화를 통해 비교하였다. 연구에 사용한 모든 분석은 SAS ver.
이 연구에서는 먼저 독립변수의 특성에 따라 명목형 변수에 대해서는 chi-square test, 연속형 변수에 대해서는 t-test 또는 분산분석 (analysis of variance)을 시행함으로써 인구집단의 분포 특성을 파악하고자 하였으며, 치료 대기시간에 따른 생존 기간을 비교하고자 Kaplan-Meier 생존 곡선 및 log-rank test를 시행하였다. 다음으로 연구에 포함된 독립변수를 보정한 후 진단 후 치료 대기시간에 따른 생존율에 대한 분석을 시행하고자 Cox proportional hazard model을 적용한 생존 분석을 실시하였다.

성능/효과

따라서 연구결과의 타당성을 증명하고자 마찬가지로 호발암에 속하지만 상대적으로 생존율이 높은 편에 속하는 위암 환자를 대상으로 추가분석을 시도해보았다. 결과적으로, 위암에서는 폐암과 유사한 관계가 관찰되지 않았다. 이를 통해 암 환자의 진단 후 치료 대기시간 지연은 환자 결과와의 관련성에 있어 유의미한 관계를 보일 수 있지만, 해당 결과는 환자의 중증도 또는 처치의 난이도 등에 따라 달라질 수 있다는 것을 확인할 수 있었고, 여러 암종 및 치료유형별 체계적 근거자료 생성 필요가 있다는 것을 시사한다.
추가적으로, 우리나라 보건의료의 특성상 전체 보건의료자원의 상당 부분이 수도권에 집중되어 있는 지역불균형의 형태를 불가피하게 보이고 있는데, 이에 따라 치료 대기시간 분포는 환자의 거주지역(대 도시 또는 지방)에 따라 차이가 있을 것으로 보고 지역 간 비교를 시행해보았다[21]. 분석 결과, 광역시 등 대도시 지역에 비해 지방 지역 거주 환자에서 상대적으로 치료 대기시간이 지연되는 것을 관찰할 수 있었다. 이에 따라 수도권 집중에 따른 대기시간 지연이 아닌 지역사회 접근성에 따라 진료 대기시간이 발생하는 것으로 추정할 수 있었다.
분석 결과, 폐암 환자에서 30일 이내 수술치료를 받은 환자에 비해 31일 이후 치료를 받은 환자군은 높은 5년 치명률을 보이는 것으로 분석되었으며(hazard ratio [HR], 1.566; 95% confidence interval [CI], 1.238–1.980), 이를 1년 치명률로 재분석해 보았을 때에도 유사한 결과를 보였다(HR, 1.555; 95% CI, 1.231–1.964)
결과적으로, 위암에서는 폐암과 유사한 관계가 관찰되지 않았다. 이를 통해 암 환자의 진단 후 치료 대기시간 지연은 환자 결과와의 관련성에 있어 유의미한 관계를 보일 수 있지만, 해당 결과는 환자의 중증도 또는 처치의 난이도 등에 따라 달라질 수 있다는 것을 확인할 수 있었고, 여러 암종 및 치료유형별 체계적 근거자료 생성 필요가 있다는 것을 시사한다. 하지만 현재까지의 연구는 대부분 특정 의료기관의 의무기록 자료에 의존하거나 환자의 일반적 특성 또는 중증도에 대한 충분한 고려 없이 만들어진 통계가 대다수이며, 10여 년 전 자료를 이용한 보장성 강화에 따른 변화를 알기 어려운 연구가 주를 이루고 있다.
종합적으로, 폐암 환자에서 진단 후 치료까지의 대기시간은 환자의 치료 결과에 부정적 영향을 미칠 수 있으며, 환자 소재지 등 지역별 특성에 따라 차이가 있는 것을 확인하였으나, 보장성 강화 등 환자의 의료접근성 개선에 따라 이전과 비교해보았을 때 그 격차가 상당 부분 완화된 것으로 보인다. 하지만 치료 대기시간의 지나친 발생은 분명 환자 결과와의 악영향이 발생한다는 점을 고려해보았을 때, 해당 발생 요인에 대한 명확한 규명이 필요하다고 보며, 단순 환자의 수도권 집중에 따른 요인보다는 지방 환자에서의 적절한 의료전달체계로의 유입이 힘든 것임에 따를 수 있다는 것을 주의할 필요가 있다.
이에 따라 수도권 집중에 따른 대기시간 지연이 아닌 지역사회 접근성에 따라 진료 대기시간이 발생하는 것으로 추정할 수 있었다. 추가적인 검증을 위해 산정특례제도 도입 전, 후로 구분하여 위의 결과를 비교해보았을 때 치료 대기시간의 지역별 불균형이 이전과 비교해 크게 감소한 것을 알 수 있었고, 이는 국가암관리사업 및 보장성 강화와 함께 환자의 보건의료정보 및 물리적 접근성이 개선됨에 기인한 것으로 보인다. 따라서 앞으로 지역사회 암 치료자원에 대한 추가적인 접근성 사각지대를 발굴하고, 해소를 위한 국가적 노력이 향후 필요할 것이다.
폐암을 진단받고 수술적 치료를 받은 환자를 대상으로 분석한 결과, 진단부터 수술적 치료까지의 소요시간이 31일 이상인 환자군에서 30일 미만인 환자에 비해 생존율의 감소와 관련성이 있다는 것을 알 수 있었다. 선행연구에 따르면 암환자에서의 치료 대기시간 발생은 의료의 질 저하 또는 환자 결과에의 악영향과 관련성이 제시된 바 있는데, 이 연구에서 역시 해당 결과와 마찬가지로 폐암 환자를 대상으로 한 연구에서도 치료 대기시간 발생에 따른 생존율 저하에 대한 결과를 확인할 수 있었다[16-18].

후속연구

하지만 현재까지의 연구는 대부분 특정 의료기관의 의무기록 자료에 의존하거나 환자의 일반적 특성 또는 중증도에 대한 충분한 고려 없이 만들어진 통계가 대다수이며, 10여 년 전 자료를 이용한 보장성 강화에 따른 변화를 알기 어려운 연구가 주를 이루고 있다. 따라서 많은 논란이 있음에도 불구하고 우리나라에서 암종별 치료 대기시간 또는 환자의 이동에 따른 결과 등에 대한 대표성 있는 정책적 근거가 미흡한 실정이라고 볼 수 있으며, 국가적 통계 생성과 이를 통한 암 환자의 의료전달체계 개선의 필요가 있다.
추가적인 검증을 위해 산정특례제도 도입 전, 후로 구분하여 위의 결과를 비교해보았을 때 치료 대기시간의 지역별 불균형이 이전과 비교해 크게 감소한 것을 알 수 있었고, 이는 국가암관리사업 및 보장성 강화와 함께 환자의 보건의료정보 및 물리적 접근성이 개선됨에 기인한 것으로 보인다. 따라서 앞으로 지역사회 암 치료자원에 대한 추가적인 접근성 사각지대를 발굴하고, 해소를 위한 국가적 노력이 향후 필요할 것이다.
하지만 치료 대기시간의 지나친 발생은 분명 환자 결과와의 악영향이 발생한다는 점을 고려해보았을 때, 해당 발생 요인에 대한 명확한 규명이 필요하다고 보며, 단순 환자의 수도권 집중에 따른 요인보다는 지방 환자에서의 적절한 의료전달체계로의 유입이 힘든 것임에 따를 수 있다는 것을 주의할 필요가 있다. 이에 따라 중증도나 치료의 패러다임이 다른 타 암종과의 면밀한 비교를 통해 전달체계 개선의 정책적 근거를 만들어 보장성 강화에 따른 환자의 의료이용 변화를 적절히 분석하고 개선할 필요가 있다.
이 연구는 다음의 제한점을 가진다. 첫째, 기존의 연구 대다수가 일부 병원의 결과임에 따라 제한을 가져 보다 대표성 있는 결과를 위해 국민건강보험공단 청구자료를 사용하였지만, 이 자료 역시 일부 대상을 추출한 것임에 대표성이 떨어지는 문제가 동반된다. 하지만 연구 결과에 대한 검정을 위해 해당 관계를 노인 코호트를 바탕으로 추가 분석해보았을 때 전반적 방향성은 유사하게 분석되었다.
하지만 연구 결과에 대한 검정을 위해 해당 관계를 노인 코호트를 바탕으로 추가 분석해보았을 때 전반적 방향성은 유사하게 분석되었다. 추후 전국 규모의 데이터를 바탕으로 면밀한 분석이 필요하다. 둘째, 분석에 사용한 건강보험 청구자료에는 암 환자의 진단 후 행태를 설명해줄 수 있는 암의 임상적 병기에 대한 정보가 누락되어 있다.
마지막으로, 이 연구는 환자의 치료 대기시간에 대한 정의와 분석 용이성을 위해 수술 환자만을 대상으로 했다. 하지만 추후 연구에서는 항암화학요법 등 기타 치료만을 받은 환자에 대한 연구가 필요하다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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